Проводилось исследование, специалистами из Гарвардского университета в сотрудничестве с Procter & Gamble, участвовало 776 человека. Сначала может показаться, что это просто очередная попытка вписать модный технологический тренд в привычный рабочий режим, однако результаты выглядят очень убедительно. Если описать эксперимент кратко: часть команд работала в формате «сотрудник + сотрудник», а другая часть «сотрудник + ИИ-ассистент».
Главные выводы:
- Прирост идей. Группы с ИИ не только выдавали больше вариантов решений, но и предлагали идеи, которые чаще оказывались в числе лучших. Учёные отметили, что люди начинали рассуждать более широко, когда «обсуждали» задачу с ИИ, а не только с коллегой.
- Поддержка новичков. Менее опытные сотрудники быстро адаптировались и росли в глазах руководителей, поскольку часть рутинных или чисто технических задач перекладывалась на ассистента. При этом сами новички активно учились у программы, получая от неё быстрые подсказки.
- Кросс-функциональность. Участники из одной области деятельности вдруг начинали рассуждать о решениях, которые обычно принадлежат другой специализации. Это похоже на стирание «информационных силосов» — когда бухгалтер в шутку предлагает дизайнерское решение, а разработчик подбрасывает идею по продвижению бренда.
Всё это звучит довольно оптимистично, но важно подчеркнуть, что ИИ не творит чудеса в одиночку. Ему нужны чёткие, грамотно сформулированные задания. Если вы просто скажете: «Придумай что-нибудь интересное к завтрашней презентации», результат получится ниже среднего. Куда эффективнее дать детальный промт: «Сформулируй пять вариантов слоганов для новой линейки косметики, ориентируясь на аудиторию 25–35 лет и тренды в экологичности». Тогда ИИ - ассистент действительно облегчит жизнь, а не добавит хаоса.
Помимо этой научной части эксперимента, стоит упомянуть и технику, которая всё это обеспечивает. Сообщество MLCommons периодически публикует обновлённые результаты тестирования в рамках критерий MLPerf — там меряют скорость и точность систем, работающих с генеративным ИИ. Недавно очередное тестирование показало, что решения на базе графических процессоров NVIDIA (в том числе серверы SuperMicro, HPE и Lenovo, где бывает установлено до восьми GPU) продолжают уверенно лидировать.
Важные моменты для бизнеса и разработчиков:
- Высокая скорость обучения. Чем мощнее «железо», тем быстрее удаётся тренировать даже крупные языковые модели, не говоря уже о менее ресурсоёмких системах.
- Выбор между облаком и «своим» дата-центром. Если у компании есть средства и интерес к созданию собственной инфраструктуры, они теперь могут запускать ИИ-проекты в локальной среде, а не только покупать мощности у облачных провайдеров.
- Стимул к дальнейшим экспериментам. Медицинские исследователи, эксперты в сфере финансов, учёные-биологи — все получают всё более мощный инструмент, чтобы работать с большими данными.
В практическом плане это подводит нас к нескольким рекомендациям. Во-первых, если хотите включить ИИ в рабочие процессы, проанализируйте, где именно бот сможет снять с ваших сотрудников рутину и не станет обузой. Во-вторых, обязательно продумайте чёткую постановку задач: алгоритм хорошо считывает конкретику, но теряется в туманных формулировках. В-третьих, делайте команды разнородными — когда вместе работают люди разного профиля и уровня.
Помимо этого, ясно, что искусственный интеллект уже перестаёт быть чистой экзотикой и постепенно встраивается в повседневную рабочую рутину. Даже если вы пока не используете ИИ в своей жизни, есть смысл провести несколько пробных экспериментов — нередко именно с них начинаются большие перемены. Поручите помощнику задачу, которая обычно отнимает у вас кучу времени: написание чернового текста, быстрый поиск информации или анализ данных. Не факт, что результат будет идеальным с первого раза, но каждый найдёт в нём что-то полезное для себя..
Список «быстрого решения задач» с ИИ:
- Генерация идей (brainstorming)
Когда нужно накидать множество вариантов решения задачи или придумать идеи для нового проекта, ИИ помогает расширить кругозор. - Создание первичных черновиков текстов
ИИ способен подготовить заготовки статей, писем или презентаций, которые потом корректируются вручную. - Анализ большого объёма данных
ИИ берёт на себя работу с информацией, выделяя ключевые моменты. - Поиск инсайтов в клиентских отзывах
Можно выявить общие проблемы, жалобы или пожелания, а также найти неожиданные рекомендации от пользователей. - Обработка изображений и видео
От распознавания лиц до автоматической подстановки фона — современные нейросети уже умеют улучшать качество фото. - Автоматизация рутинных процессов
Задачи вроде регулярной проверки документов, расписания встреч и управления ежедневными напоминаниями.
Будущее уже здесь - это очевидно. Подписывайтесь, буду рад видеть вас на своём канале. Рассказываю о ИИ новостях и делюсь идеями, которые помогут сделать вашу работу и жизнь более эффективной.